Todo se ejecuta localmente. Tus números se procesan en el navegador, los cálculos se realizan en la página y nada se sube ni se almacena. Introduce todos los pares que quieras; la herramienta se actualiza mientras escribes y funciona sin conexión una vez cargada.
Calculadora de coeficiente de correlación gratis
Funciona del todo en tu navegador: sin subir nada y sin registro.
Valores de X / Valores de Y
Pega números separados por comas, espacios o saltos de línea. X e Y deben tener el mismo número de valores.
Correlación de Pearson (r)-Introduce valores de X e Y emparejados para ver la correlación
R cuadrado (r²)--
-Pares de datos
-Rango de Spearman (ρ)
-Covarianza
-Media de X
-Media de Y
-Desviación típica de X
-Desviación típica de Y
Recta de regresión-
¿Qué es el coeficiente de correlación?
El coeficiente de correlación mide con qué fuerza dos variables se mueven juntas, en una escala de -1 a +1. Esta calculadora gratuita calcula la r de Pearson a partir de tus valores X e Y emparejados, más r cuadrado, la correlación de rangos de Spearman, la covarianza, las medias y desviaciones típicas, y la recta de regresión de mínimos cuadrados - todo en tu navegador.
Cómo se usa
- 1Introduce los valores de X. Pega o escribe la primera variable en el cuadro X - números separados por comas, espacios o saltos de línea.
- 2Introduce los valores de Y. Añade los valores de Y correspondientes en el segundo cuadro. X e Y deben tener el mismo número de puntos, emparejados en orden.
- 3Lee el resultado. La r de Pearson aparece con una descripción en lenguaje claro de la intensidad y dirección, junto con r cuadrado, la rho de Spearman, la covarianza, las medias, las desviaciones típicas y la ecuación de regresión. Usa «Copiar resultados» para copiarlos todos.
Para quién es
- Estudiantes e investigadores que necesitan calcular la r de Pearson para un informe de laboratorio, una tesis o deberes de estadística sin abrir SPSS ni R.
- Analistas y especialistas en marketing que comprueban si dos métricas (gasto e ingresos, precio y demanda) realmente se mueven juntas antes de construir un modelo.
- Científicos de datos que verifican rápidamente una correlación y su r cuadrado, y recurren a Spearman cuando la relación parece no lineal.
- Profesores que demuestran correlaciones positivas, negativas y cercanas a cero con datos reales que los alumnos pueden modificar y volver a calcular.
- Usuarios de hojas de cálculo que quieren el mismo resultado que las funciones CORREL y PEARSON de Excel pero con las estadísticas adicionales mostradas en paralelo.
Preguntas frecuentes
¿La calculadora de coeficiente de correlación es gratuita?
Sí - 100% gratis, sin registro y sin límite en el número de datos que introduces. El cálculo completo se ejecuta en tu navegador y tus datos nunca se suben.
¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación de Pearson?
La r de Pearson = (n·Σxy - Σx·Σy) / √[(n·Σx² - (Σx)²)(n·Σy² - (Σy)²)], donde n es el número de pares. Es igual a la covarianza de X e Y dividida entre el producto de sus desviaciones típicas, y da un valor entre -1 y +1.
¿Qué indica el coeficiente de correlación?
Su signo muestra la dirección: positivo significa que las variables suben juntas, negativo que una baja cuando la otra sube. Su magnitud indica la intensidad: valores cercanos a ±1 corresponden a una relación lineal estrecha, valores cercanos a 0 indican poca o ninguna relación lineal. Como referencia aproximada, |r| inferior a 0,2 es muy débil, 0,2-0,4 débil, 0,4-0,6 moderada, 0,6-0,8 fuerte y superior a 0,8 muy fuerte.
¿Qué es r cuadrado?
R cuadrado (r²) es la r de Pearson multiplicada por sí misma. Es la proporción de la varianza de una variable que explica la otra, con valores de 0 a 1. Una r de 0,8 da r² = 0,64, lo que significa que aproximadamente el 64% de la variación es compartida.
¿Cuál es la diferencia entre la correlación de Pearson y la de Spearman?
Pearson mide una relación lineal entre los valores brutos. Spearman aplica la misma fórmula a los rangos de los valores, por lo que mide si la relación es monótona (consistentemente creciente o decreciente) aunque sea curva, y es mucho menos sensible a los valores atípicos. Esta herramienta muestra ambas.
¿Cuántos datos necesito?
Necesitas al menos dos pares de valores para calcular un coeficiente, pero dos puntos siempre dan r = ±1, lo que carece de sentido. Para un resultado fiable, usa más datos - muchos libros de texto sugieren 30 o más, y siempre revisa el patrón en vez de basarte solo en r.
¿Por qué mi coeficiente de correlación no está definido?
Si todos los valores de X (o todos los de Y) son idénticos, esa variable tiene varianza cero y la fórmula divide entre cero, por lo que r no puede definirse. Introduce datos que varíen realmente en ambas columnas.
¿El resultado coincide con la función CORREL de Excel?
Sí. El valor de Pearson aquí es idéntico al de las funciones CORREL y PEARSON de Excel, y las desviaciones típicas coinciden con DESVEST (la fórmula muestral que divide entre n-1).